引用

引用第19楼不用心于2010-06-18 22:37发表的  : SB08-G2  
看图： Be6+YM5Cl  
g~b$WV%  
黑色～原始数据 P;@j   
红色～二次方回归 （Y=aX^2 + bX + e) 5~/EAK`  
蓝色～三次方回归   (Y=aX^3 + bX^2 + cX +e) 6-uLK'E  
.......

@tPr\F  
6bc\ )n`  
谢谢不用心同学，你真的很用心啊！而且那个路人甲不记事同学脑子也相当地记事。 +Z2XP76(4A  
x;sc?5_`  
我知道有这种回归方法，可是却忘了怎么求这个abce参数了。我这脑子才应该叫不记事了。 
u#rbc"  
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6jw@  
而且，我发现它在中段拟合非常好，但是在X>600的区间误差会比较大。 _G-y{D_S&  
k0O5c[j  
已经给儿子安排了一个任务求插值，等他做出来我再看看。 9gdK&/ulR  
a??8)=0|}  
再次感谢不用心同学。 w~'}uh  
UlXxG|  
本帖是以个人身份发帖求助，就不以权谋私给你加分了哈！

看你那条曲线不会是二次啦。 ."=p\:^j*  
b>8TH-1t~  
差值法早都忘了。不过用什么方法应该跟要求的误差有关，要是近似程度不高就可以简单点。 },#7  
~@Q]@8Tv\  
笨法子好象就是最小二乘法，要是我没记错应该是：假设　Y=f(X) = SUM(CnX^n) n=0 to N　N越大模拟越准，当然计算量也越大，当然N不能超过数据组数。 ze
uj  
@{q<"hT  
误差D = SUM(Yi-f(Xi))^2　（i是据数点）是Cn的函数，误差最小就是对Cn求导为0。这样你可以有N个Cn的线性方程。解出来就得到f(X)了。当然N越大，据数越多越麻烦。

俺家侄儿应该懂，他是卫星轨道的设计师。太费脑细胞了，下次回家我多多给他做好吃的，数学啊，太难了......

伍sir啊，统计是俺家不记事吃饭的家伙，他可不能忘。。。 c AO: fb7  
$-Ex g*i  
三次方的模型其实 fit 的非常好，p 值很小很小，estimates 的值如下： }.&;NgZS  
D>7J[ Yxg-  
Call: {QylNC
9  
lm(formula = V3 ~ V1 + I(V1^2) + I(V1^3), data = a) c`p'5qz  
(YYg-@IO  
Residuals: {ri={p]l  
    Min      1Q  Median      3Q      Max UWqD)6  
-14085.3  -7779.8  -689.7  7941.2  16891.5 mICEJ\`x  
CxjB9#  
Coefficients: xQDQgvwa  
              Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    v\4<6Z:4  
(Intercept) -8.367e+05  9.471e+04  -8.835 3.07e-13 *** A]'jsv!+  
V1          8.584e+03  6.063e+02  14.159  < 2e-16 *** xlJWCA*>  
I(V1^2)    -1.945e+01  1.256e+00 -15.491  < 2e-16 *** Q8AAu&te7  
I(V1^3)      1.267e-02  8.436e-04  15.018  < 2e-16 *** _p%n%Oce
 
--- !rr,(!Ip?O  
Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
P "IR3=  
M*ZN]9{^.  
Residual standard error: 8724 on 75 degrees of freedom ~gff{Nzk  
Multiple R-squared: 0.9952,    Adjusted R-squared: 0.995 [RN]?,  
F-statistic:  5175 on 3 and 75 DF,  p-value: < 2.2e-16